具有分組效應的時空滯后模型與獎勵型眾籌問題研究.pdf

1、本篇論文由兩部分構(gòu)成。第一部分研究的是時空滯后模型的相關(guān)問題，第二部分研究的是利用決策樹解決眾籌領域的相關(guān)問題。兩部分獨立進行研究，相互之間并無關(guān)聯(lián)。
　　第一部分:
　　本部分提出了時空模型STLM-gl，這個模型的時空權(quán)重矩陣為下三角陣且具有分組效應。算法STENOLS(Spatio-Temporal Elastic Net and Ordinary LeastSquares)可以用來估計上述模型的參數(shù)?？臻g模型的（空間

2、滯后模型與空間誤差模型）空間權(quán)重矩陣在以往的研究中通常是主觀給定，這往往與真實的空間結(jié)構(gòu)有所出入。在該部分中，算法STENOLS就是用來估計模型STLM-gl中未知的時空權(quán)重矩陣，其可幫助研究人員更好的找到隱藏的時空結(jié)構(gòu)。通過利用彈性網(wǎng)絡估計時空權(quán)重矩陣中不為0的元素，再利用最小二乘法估計具體參數(shù)值，其產(chǎn)生的偏差比僅用彈性網(wǎng)絡要小的多。Pace于2000年發(fā)表的論文已經(jīng)表明了分組效應在實際應用場景中是具有實際意義的。
　　第二部分

3、:
　　隨著眾籌行業(yè)的迅猛發(fā)展，眾籌項目數(shù)量迅速增長，使得投資者在項目選擇上花費了大量的時間精力。本部分旨在幫助投資者以最少時間成本選擇優(yōu)質(zhì)的眾籌項目。在假設眾籌項目優(yōu)質(zhì)程度與融資完成比有正相關(guān)關(guān)系的前提下，本部分基于京東眾籌數(shù)據(jù)，利用CART回歸樹算法進行決策樹建模。研究結(jié)果表明，投資者應重點關(guān)注目標金額，關(guān)注人數(shù)，項目進展和話題這四個指標。本部分研究結(jié)果僅適用于獎勵型眾籌，對于其他類型眾籌應當重新選擇自變量進行模型建立，但決策